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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:To find a mixture of the instance space, we can employ a standard EM approach as proposed in section 2. For general feature vectors, we can describe the instance set as a mixture of Gaussians. If the feature space is sparse using a mixture of multinomial processes usually provides better results. If the number of cluste是什么意思?

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To find a mixture of the instance space, we can employ a standard EM approach as proposed in section 2. For general feature vectors, we can describe the instance set as a mixture of Gaussians. If the feature space is sparse using a mixture of multinomial processes usually provides better results. If the number of cluste
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
找到一个实例空间的混合物,我们可以聘请EM方法,因为在第2条提出的标准。一般特征向量,我们可以这样描述作为高斯混合设置的实例。如果功能空间是稀疏使用多项流程的混合物,通常提供更好的结果。如果集群中的实例数量是已知的,我们可以简单地采用EM聚类。然而,如果我们不知道多少集群内隐藏的实例集,我们需要聘请为确定适当数量的过程一样[15]的方法。
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
测定出的混合空间实例,我们可以采用一个标准节所提议的那样2em方法。 引导程序的一般功能,我们可以描述实例设置为一个混合高斯之和。 如果该功能混合使用空间是离散的比值流程通常会提供更好的结果。 如果群集数的实例中已经知道,我们可以简单地采用em群集。
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
对find事例空间的混合物,我们在第2部分可以使用一种标准EM方法如提议。 为一般特点传染媒介,我们可以描述被设置的事例作为Gaussians混合物。 如果特征空间使用多项式过程混合物是稀稀落落的通常提供更好的结果。 如果群的数量在事例已经被知道,我们可以简单地使用EM成群。 然而,如果我们不知道多少群在事例集合之内掩藏,我们需要使用一个方法为确定过程的一个适当的数字象(15)。
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
到 find 的实例空间的混合物,我们可以采用一种标准的 EM 方法作为拟议第 2 条中。对于一般特征向量,我们可以描述的实例设置为 Gaussians 的混合体。如果特征空间是稀疏混合使用的多项式过程通常提供了更好的结果。如果已经知道在该实例中的群集的数目,我们可以只雇用 EM 聚类。然而,如果我们不知道多少集群隐藏实例集内,我们需要采用一种确定适当数目的进程 (如 [15] 方法。
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
到?nd 示例空间的一个混合物,我们可以使用一项标准使方法如在第 2 章节中提出建议。对一般特征矢量,我们可以描述被设为 Gaussians 的一个混合物的示例。如果特征空间使用 multinomial 的一个混合物是稀少的过程通常提供更好的结果。如果在示例中的一串数量已被知道,我们仅可能雇用使群集。然而,如果我们不知道一串多少在被设置的示例内被隐藏,我们需要使用用于确定过程的一个合适的数字的一种方法喜欢 (15)。
 
 
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